图像缺损信息的修复方法研究

论文摘要

图像作为一种信息符号，有着语言文字不可比拟的优点，成为越来越重要的信息表达方式，其应用的领域和范围越来越广。影像更是地理信息科学中最重要的数据源，图像信息处理成为遥感应用中的一个重要环节。但在日常生活和科学研究中，我们经常会碰到图像信息缺损现象，如图像破损、目标前后遮挡等等。如何对这些缺损或遮挡信息进行恢复和补偿，成为人们日益关注的问题。目前与该问题密切相关的两个研究方向就是图像修复和纹理合成，本文围绕自然图像中缺损信息的修复和遥感影像中遮挡信息的补偿问题为中心，对图像修复、纹理合成的原理、方法和应用展开了研究和探讨。 图像的灰度值可以看作是一区域化变量，不仅具有随机性，而且具有空间结构性。我们把地统计学的思想和观点引入到图像缺损信息恢复问题中来，根据图像局部区域具有各向异性分布的特点，提出了一种新颖的各向异性插值模型。该修复方法克服了传统方法的一些缺陷，取得了比较成功的修复结果。 本文对纹理合成的基本理论和方法进行了阐述和总结，并针对目前纹理合成算法中存在的不足，提出了一些新的算法和解决方案。将纹理合成的马尔可夫随机场理论和模型应用到数字图像修复中，并进一步研究了基于小波分解的低、高频分离的图像修复方法。 另外，本文专门对遥感影像中的遮蔽现象进行了系统分析，阐明了遮蔽现象的利弊关系以及消除措施。详细介绍了“真”正射影像的制作原理、方法以及信息空缺现象，总结了缺损信息补偿的常规方法。我们还分析了图像缺损信息恢复的难点，并结合遥感影像信息遮蔽的特点，提出了自己的一些认识和观点。 由于遥感影像上遮蔽成像机制的特殊性，在目前的研究水平下，单靠图像本身对缺损信息进行自动补偿还具有一定的难度。我们结合数据融合的思想，首次将GIS数据作为引导知识应用到缺损信息的补偿中，解决了建筑物自动识别定位、地物边界不确定性、遮挡关系二义性等一系列难题，完成了自动化补偿算法，收到了满意的效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 前言
• 1.1 研究背景
• 1.2 问题提出
• 1.3 本文的研究目的、内容与组织
• 1.3.1 研究目的
• 1.3.2 研究内容
• 1.3.3 论文结构
• 第二章 图像修复的基础知识
• 2.1 图像修复
• 2.1.1 图像修复的概念
• 2.1.2 图像修复的价值
• 2.1.3 相关研究工作
• 2.2 图像修复的指导理论与思想
• 2.2.1 图像修复的特殊性
• 2.2.2 图像修复的视觉心理学
• 2.2.3 图像修复的基本原则
• 2.2.4 图像修复的难点分析
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于偏微分方程的图像修复
• 3.1 偏微分方程（PDE）与扩散方程
• 3.1.1 偏微分方程
• 3.1.2 各向同性传导方程
• 3.1.3 各向异性传导方程
• 3.2 PDE图像修复方法
• 3.2.1 Bertalmio模型
• 3.2.2 整体变分模型（TV）
• 3.2.3 基于扩散方程的简化方法
• 3.2.4 实验结果
• 3.3 本章小结
• 第四章 基于各向异性插值模型的图像修复
• 4.1 径向基函数插值
• 4.1.1 径向基函数（RBF）
• 4.1.2 径向基函数插值原理
• 4.2 克里金插值与地统计学
• 4.2.1 克里金（Kriging）插值
• 4.2.2 地统计学与变异函数
• 4.2.3 变异函数模型
• 4.2.4 图像局部区域的变异分析
• 4.3 基于各向异性插值模型的图像修复
• 4.3.1 插值模型
• 4.3.2 快速边界行进法（FMM）
• 4.3.3 修复算法流程
• 4.3.4 边缘方向场的计算与插值
• 4.3.5 各向异性灰度插值
• 4.3.6 实验结果与分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于纹理合成的图像修复
• 5.1 纹理合成概述
• 5.1.1 纹理概述
• 5.1.2 纹理合成
• 5.2 MRF模型与纹理合成
• 5.2.1 马尔可夫随机场（MRF）模型
• 5.2.2 基于MRF的采样模型
• 5.2.3 纹理合成的墓本方法
• 5.3 邻域尺寸自动提取算法
• 5.3.1 基于平滑图像的纹理统计特性分析
• 5.3.2 邻域窗口大小自动提取算法
• 5.3.3 试验结果与分析
• 5.3.4 结论与评价
• 5.4 基于纹理合成的图像修补
• 5.4.1 基本思想
• 5.4.2 像素类别定义
• 5.4.3 边界处理顺序问题
• 5.4.4 最佳匹配块的搜索与拼贴
• 5.4.5 算法描述
• 5.4.6 试验结果
• 5.4.7 评价与分析
• 5.5 基于频率分离的图像修复
• 5.5.1 算法概述
• 5.5.2 算法细节
• 5.5.3 试验结果
• 5.6 本章小结
• 第六章 正射影像上缺损信息的修复
• 6.1 成像原理与遮蔽现象分析
• 6.1.1 中心投影与投影差
• 6.1.2 影像遮蔽现象
• 6.1.3 对遮蔽的利弊认识
• 6.1.4 减少遮蔽的对策
• 6.2 “真”正射影像及其特性分析
• 6.2.1 DEM、DBMs和DSM
• 6.2.2 “真”正射影像与制作原理
• 6.2.3 重影现象及其消除
• 6.2.4 缺损信息的常规处理方法
• 6.3 基于GIS数据融合的影像修补
• 6.3.1 正射影像遮蔽区域信息补偿的特点
• 6.3.2 GIS数据与遥感影像的关系
• 6.3.3 GIS数据在影像修补中的作用
• 6.3.4 修复流程与相关说明
• 6.3.5 试验结果
• 6.3.6 评价与分析
• 6.4 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 方法总结
• 7.2 主要结论
• 7.3 研究成果与创新
• 7.4 不足与展望
• 参考文献
• 附录
• 致谢